벡터 데이터베이스를 활용한 장기기억 기반 챗봇 시스템 개발 (Development of a Long-term Memory-based Chatbot System using Vector Database)

서지정보

· 발행기관 : 한국인공지능융합기술학회
· 수록지 정보 : 인공지능융합기술연구 / 4권 / 4호 / 125 ~ 130페이지
· 저자명 : 장윤진, 장윤진, 서성관, 이기승, 윤회진

초록

본 논문에서는 벡터 데이터베이스와 LLM을 활용해 노인들을 위한 장기기억 챗봇을 만드는것을 목표로한다. 이는 고령화로 인해 독거노인들이 많아진 현상을 배경으로 노인들의 사회적 고립을 줄이고 인지기능 저하로 인한 어려움을 극복하는데 기여할 수 있는 기술적 솔루션을 제시한다. 벡터 데이터베이스는 pinecone API를, 챗봇과 파인튜닝은 OpenAI API를 활용해 과거에 했던말을 벡터 데이터베이스에 저장해두고 과거와 현재의 대화주제를 관련지어 대답한다. 또한 본 챗봇은 외로움을 경험하는 개인들에게도 정서적 지지 및 상호작용의 기회를 제공함으로써 긍정적인 역할을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.

영어초록

This paper aims to develop a long-term memory chatbot for elderly individuals using vector databases and LLMs. Set against the backdrop of an aging population and the resulting increase in elderly individuals living alone, this research proposes a technological solution to help reduce social isolation among seniors and support them in coping with cognitive decline. The chatbot leverages the Pinecone API for the vector database and OpenAI's API for chatbot functions and fine-tuning, storing previous interactions as vectors. By linking past conversations with current topics, the chatbot offers responses that align with previous interactions. Additionally, the chatbot has the potential to provide emotional support and interactive engagement, which could play a positive role in the lives of individuals experiencing loneliness.

참고자료

· 없음